library(igraph)
## Warning: пакет 'igraph' был собран под R версии 4.3.3
## 
## Присоединяю пакет: 'igraph'
## Следующие объекты скрыты от 'package:stats':
## 
##     decompose, spectrum
## Следующий объект скрыт от 'package:base':
## 
##     union
help_asking <- "help_asking.net"
positive <- "positive.net"
negative <- "negative.net"
help <- read_graph("C:/Users/79605/Downloads/help_asking.net", format = "pajek")
friends <- read_graph("C:/Users/79605/Downloads/positive.net", format = "pajek")
negative <- read_graph("C:/Users/79605/Downloads/negative.net", format = "pajek")

Я думаю, что наибольшая плотность у positive.net, т.к это учащиеся одного класса и, скорее всего, они друг друга давно знают, взаимодействуют ежедневно, поэтому у них друг с другом тесные связи

Наименьшая плотность у negative.net, т.к учащиеся одного класа так или иначе с друг другом взаимодействую и, скорее всего, у них будет отсутсвовать нежелание с ком-то общаться, скорее будет наблюдаться нейтралитет

edge_density(help)
## [1] 0.08823529
edge_density(friends)
## [1] 0.2810458
edge_density(negative)
## [1] 0.04575163

Предположение о наибольшей и наименьшей плотности подтвердились.

help_degree <- degree(help, normalized=TRUE)
help_degree
##      Nazar      Pavel      Savva      Berta      Gulia       Luca     Jeanna 
## 0.05882353 0.11764706 0.05882353 0.17647059 0.23529412 0.00000000 0.11764706 
##    Nikifor      Keira      Timur    Nicolas    Camilla      Katya     Ksenia 
## 0.05882353 0.29411765 0.05882353 0.11764706 0.11764706 0.11764706 0.41176471 
##       Lisa    Cecilia      Flora      Taras 
## 0.76470588 0.11764706 0.23529412 0.11764706
friends_degree <- degree(friends, normalized=TRUE)
friends_degree
##     Nazar     Pavel     Savva     Berta     Gulia      Luca    Jeanna   Nikifor 
## 0.8823529 0.7058824 0.0000000 0.2941176 0.8823529 0.8235294 0.7647059 0.9411765 
##     Keira     Timur   Nicolas   Camilla     Katya    Ksenia      Lisa   Cecilia 
## 0.8235294 0.6470588 0.5294118 0.4117647 0.4117647 0.6470588 0.5294118 0.2352941 
##     Flora     Taras 
## 0.3529412 0.2352941
negative_degree <- degree(negative, normalized=TRUE)
negative_degree
##      Nazar      Pavel      Savva      Berta      Gulia       Luca     Jeanna 
## 0.05882353 0.00000000 0.58823529 0.11764706 0.11764706 0.00000000 0.05882353 
##    Nikifor      Keira      Timur    Nicolas    Camilla      Katya     Ksenia 
## 0.05882353 0.00000000 0.05882353 0.00000000 0.11764706 0.05882353 0.00000000 
##       Lisa    Cecilia      Flora      Taras 
## 0.11764706 0.00000000 0.05882353 0.23529412
plot(help, vertex.size = 39 * help_degree, vertex.color = "lightblue", edge.arrow.size = 0.5, edge.color = "red", vertex.label.color="black")

plot(negative, vertex.size = 25 * negative_degree, vertex.color = "lightblue", edge.arrow.size = 0.5, edge.color = "red", vertex.label.color="black")

plot(friends, vertex.size = 25 * friends_degree, vertex.color = "lightblue", edge.arrow.size = 0.5, edge.color = "red", vertex.label.color="black")

Согласно полученным сетям, мы может сделать ввод о том, что за помощью большенство учеников обращается к Лизе из чего может следовать, что она лучше всех разбирается в математике.

Что касается межличностых отношений, то тут заметной фигурой является Савва. Он единственный в классе у кого нет друзей, и он является тем человеком, с которым не хотят общаться большенство ребят в классе